特斯拉AI加速器路线图更新：SI6算力80倍于HW4，Dojo D3转向多芯粒

特斯拉公开了修订后的AI加速器路线图，未来几年的芯片研发方向随之清晰。按这份路线图的说法，第六代推理加速器的算力有望达到现有第四代芯片的80倍；训练用的Dojo D3则不再走以SRAM为核心的架构，改为多芯粒设计，并配上堆叠式HBM高带宽内存。

命名上也有动作：特斯拉开始用“超级智能”（Super Intelligence，SI）替代“人工智能”（Artificial Intelligence，AI），旗下AI加速器统一归入SI系列。马斯克近日也确认，出于同样的考虑，SpaceXAI将改名为SpaceXSI。

特斯拉AI加速器路线图

披露信息显示，特斯拉当前芯片产品线与后续规划如下：

Dojo D3：不再采用晶圆级集成？

这份路线图里最引人关注的变化，恐怕是特斯拉把自研Dojo训练加速器项目重新拉了起来。

2025年8月，马斯克曾叫停整个晶圆级Dojo项目；到2026年8月，他又表示SpaceX和xAI的地面及太空数据中心将全部采用英伟达硬件。但第三代Dojo D3与Dojo D1、Dojo D2两代产品会有明显差别。

按特斯拉的描述，下一代Dojo D3是一款基于芯粒（Chiplet）的训练加速器，用上2.5D和3D封装技术，并搭载堆叠式HBM内存。

这和初代Dojo D1的晶圆级系统（System-on-Wafer，SoW）架构相去甚远。D1主要靠分布式片上SRAM，借助晶圆级封装把25颗D1处理器连在一起，合计提供11GB的SRAM。

D3改用HBM，说明特斯拉想把内存容量大幅拉高。现在的AI模型要吃掉大量内存，用来存放模型参数、激活值和中间计算数据。单看容量，SRAM已经撑不起这类需求。

换用HBM，内存容量的扩展会容易不少，代价是延迟、带宽、封装和功耗上要重新做权衡。特斯拉有没有彻底放弃晶圆级集成技术，目前还不清楚。

一种可能是，特斯拉继续用晶圆级封装连接逻辑芯片，再在上面堆叠定制HBM模块。

另一种可能是，特斯拉认定晶圆级集成成本太高，只在SRAM主导的特定架构里才有较高价值。若在采用晶圆级互连的逻辑芯片上再堆HBM，设计复杂度、散热难度和制造难度都会往上走，芯片良率可能被拉低，长期可靠性也会出问题，成本最终被推高。

增加冗余设计、改进制程技术等手段能解决其中大部分问题，可这些措施同样要花钱。如此看来，D3采用传统芯粒架构而非晶圆级封装的可能性更大一些。

D3的具体算力、内存容量、制造工艺和研发时间表，特斯拉都还没有公布。

不过特斯拉表示，Dojo D3会针对“太空、训练和扩展能力”做优化。这意味着它既要拿出足够的计算性能，也得有较强的扩展能力。这也在暗示，D3可能采用更传统的加速器架构，而非晶圆级封装方案。

更受关注的是，D3还会针对太空环境部署做优化。至少部分型号可能要具备抗辐射能力。

SI6：未来几年算力有望达到HW4的80倍

路线图里的另一条重要信息，是特斯拉给出了第六代推理加速器SI6的大致算力水平：算力预计为HW4的80倍，内存容量为HW4的9倍。

具体数值要看HW4的性能怎么衡量。按现有估算，SI6算力可能落在17280～46080 TOPS，即17.28～46.08 POPS。SI6支持哪些数据格式尚不明确，这些数字仍有不确定性，只能当作参考。

拿英伟达Rubin GPU作对比：其推理算力为50 NVFP4 PFLOPS，训练算力为35 NVFP4 PFLOPS，FP8/FP6算力为17.5 PFLOPS。

英伟达Rubin已经开始向客户交付，特斯拉SI6则预计要到2029至2030年才会推出。

特斯拉汽车现用的第四代推理处理器，最初叫HW4，后更名为AI4，最近又改名为SI4。这款芯片由三星代工，采用7nm级制程工艺，封装沿用传统的倒装芯片球栅格阵列（FCBGA），预计搭载16GB GDDR6内存。

相关特斯拉演示文稿据称有一处错误，把该芯片的制程标成了5nm级，实际应为7nm级。

特斯拉把 SI4 当成眼下全自动驾驶（FSD）技术的性能标尺，后面几代芯片的性能都拿它作参照。但这款芯片的绝对算力、内存容量和功耗，官方一直没正式公布，想精确对比并不容易。马斯克说过，HW4 的性能是 HW3 的 3～8 倍；HW3 官方算力为 72 TOPS，照此推算，HW4 大约在 216～576 TOPS 之间。

路线图显示，下一代第五代推理加速器 SI5（也叫 HW5 或 AI5）会用多芯片模块（MCM）设计，不再沿用 HW4 那种传统封装。制造上，这颗芯片分别交给台积电 3nm 和三星 2nm 级制程来做。

特斯拉预计 SI5 算力能到 HW4 的 40 倍。马斯克此前拆解过这个提升：计算能力涨 8 倍，主要靠更先进的制程和更多执行单元；硅片优化再补上 5 倍性能。

按此估算，SI5 算力可能落在 8640～23040 TOPS，具体要看 HW4 的实际算力基准。代价是功耗不低，不同应用场景下可能达到 250W～800W，所以现阶段估算它的真实性能，不确定性仍然很大。

内存方面，SI5 容量预计是上一代的 6 倍，即 96GB。带宽则取决于最终用 GDDR6 还是 GDDR7，可能介于 768GB/s 和 1.536TB/s 之间。

第六代推理加速器 SI6 的目标更激进：算力提到 HW4 的 80 倍，内存容量做到当前一代芯片的 9 倍。按前面的估算，SI6 算力可能达到 17.28～46.08 POPS，内存容量为 144GB。对一款 AI 推理加速器来说，这样的算力和内存规模相当可观。

特斯拉已经和三星晶圆代工部门签了协议，由后者生产第六代推理加速器，合作期限一直持续到 2033 年。

最新路线图显示，SI6 将采用 2nm 级制程工艺。这颗芯片预计 2029 至 2030 年推出，结合三星近期更新的代工路线图，SI6 可能用上汽车级 SF2A、性能增强版 SF2P，甚至是带背面供电技术的 SF2Z。

不过，特斯拉似乎并不打算在 2030 年代用 Terafab 工厂的英特尔 14A 制程来生产 SI6。

封装上，SI6 会延续 AI5/SI5/HW5 引入的多芯片模块（MCM）设计。这个选择说得通：到那时特斯拉已经攒下第五代推理加速器的研发和生产经验，封装成本也能控制在相对合理的范围内。目前不少汽车制造商都在考虑给下一代系统级封装（SiP）上多芯粒设计和 HBM 内存，相关芯片的制造成本也会随之抬高。

特斯拉什么时候会在推理加速器里引入 HBM，眼下还没有明确答案，但 SI6 恐怕还用不上这类内存。